在本文開始前，筆者想問大家這幾個場景是否有接觸或者使用過：
       a、閱讀軟件或者APP文字看的累了，想聽一會兒有聲的，點開文本朗讀選擇女聲或者男聲還有各種情景聲來讓眼睛休息下；
       b、看文章或者學(xué)習(xí)時(電子設(shè)備)碰到了不認(rèn)識的外文單詞或詞句，劃線或者選中選擇翻譯來對比，或者復(fù)制到其他翻譯APP或軟件上進(jìn)行釋義；
　　c、對著手機(jī)說一段話希望直接翻譯為文字；
　　d、有時候購物或者公號里的人工客服不在而又有些困惑急于解決，先回復(fù)看有什么解答，竟然也能出來答案(雖然比較弱雞)
當(dāng)然還有其他場景，相信大家或多或少都遇到過。但重點不在這里，筆者只是想讓大家明白這些應(yīng)用場景下都或或少會用到自然語言處理(NLP)這門技術(shù)。
　　自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)雖然只是人工智能（AI，Artificial Intelligence）的一個子領(lǐng)域，但是在當(dāng)前的人工智能時代下，對生活的改變和影響日漸深遠(yuǎn)。作為人類智慧的結(jié)晶，自然語言處理(NLP )也是AI行業(yè)最為困難的問題之一(語言是個大學(xué)問)，但是這種挑戰(zhàn)也帶來了更多的機(jī)會，從業(yè)人才急需！薪資逐漸看漲，縱觀全網(wǎng)招聘信息，普遍2萬以上(具體情況請自行網(wǎng)上查看，本文不再詳述)。

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　　自然與處理(NLP)作為AI環(huán)境下必不可少的一環(huán)，是將人類的語言轉(zhuǎn)化為機(jī)器可以理解的、結(jié)構(gòu)化的、完整的語義表達(dá)，也就是讓計算設(shè)備能夠理解和生成人類的語言。這對機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是一個重要的實踐轉(zhuǎn)化，生活的方方面面都在應(yīng)用和產(chǎn)生這類需求。自然與處理(NLP)的底層基于大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和語言學(xué)，通過語言學(xué)和相關(guān)算法的處理，主要應(yīng)用于以下范疇：文本朗讀（Text to speech）/語音合成（Speech synthesis）；語音識別（Speech recognition）；中文自動分詞（Chinese word segmentation）；詞性標(biāo)注（Part-of-speech tagging）；句法分析（Parsing）；自然語言生成（Natural language generation）；文本分類（Text categorization）；信息檢索（Information retrieval）；信息抽取（Information extraction）；文字校對（Text-proofing）；問答系統(tǒng)（Question answering）；機(jī)器翻譯（Machine translation）；自動摘要（Automatic summarization）；文字蘊涵（Textual entailment）等方面。
　　其中處理的難點又在于對于語言的歧義性(我們自己有時候理解都會出現(xiàn)偏差)、語言的不規(guī)則性(錯字錯詞，不連貫的字詞不規(guī)范的輸入等很難在機(jī)器上界定)、知識的依賴性(同一個字詞會產(chǎn)生不同的語義理解，比如七天又是時間又是酒店名)以及語境(這個是關(guān)聯(lián)性，需要讓機(jī)器明白語境使用范圍和分辨情境)等。
　　而解決難點的著手處又在于對規(guī)則方法的分析使用(主要是語言學(xué)的范疇)，統(tǒng)計方法的不同情景應(yīng)用(N-gram離散語言模型、NLPM神經(jīng)概率語言模型等模型的深度完善和優(yōu)化以及詞語的相似度、關(guān)系和映射等算法與語言學(xué)的結(jié)合)，深度學(xué)習(xí)的加強(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的革新和優(yōu)化)。這是一個沒有終點，需要不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化并帶來革命性變革的領(lǐng)域。隨著技術(shù)的革新，從業(yè)人員的不斷增加和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的提升，自然語言處理將帶來生活方式的深度變革，并對社會形態(tài)造成影響(想想機(jī)器可能會思考~~~)。但是NLP又是AI人工智能時代的最大瓶頸，因為語言生成這個技能實在還有很長的路要走(當(dāng)然隨著技術(shù)飛速發(fā)展，前景可期！)。
　　拋開行業(yè)前景和高深理論，目前很多公司都在自然語言處理(NLP)上發(fā)力，目前主要應(yīng)用就在機(jī)器翻譯和語言生成上(科大訊飛的翻譯神器讓你走到哪兒都能適應(yīng)當(dāng)?shù)厣睿鞖忸A(yù)報等生活必備應(yīng)用被大規(guī)模數(shù)據(jù)采用)，所以行業(yè)急需大量專業(yè)人才。
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